创建一个MCP服务器,并在Cline中使用,增强自定义功能。

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MCP介绍

MCP 是一个开放协议,它标准化了应用程序如何向LLMs提供上下文。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种标准化的方法来将您的设备连接到各种外围设备和配件一样,MCP 提供了一种标准化的方法来将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。

MCP 帮助您在 LLMs 之上构建代理和复杂的工作流程。LLMs 经常需要与数据和工具集成,MCP 提供了:

  • 一个不断增长的预构建集成列表,您的 LLM 可以直接插入其中
  • 在LLM供应商和厂商之间切换的灵活性
  • 在您的基础设施内保护数据的最佳实践

架构图如下所示:

image-20250302094005211

创建一个MCP服务器

可以把Cline当成是一个MCP客户端,现在我们只要构建了一个MCP服务就可以在Cline中使用。

我想创建一个使用duckduckgo搜索的MCP服务器,可以这样做。

# Create a new directory for our project
uv init duckduckgo_mcp
cd duckduckgo_mcp

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv add mcp[cli] duckduckgo_search

main.py中这样写:

# server.py
from mcp
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### 在命令行中配置使用 MCP 实例的方法 在命令行环境中配置使用 MCP 实例,通常需要通过 JSON 文件或命令参数来定义服务器的启动方式、环境变量以及相关工具的集成。以下是详细的说明和步骤: #### 1. 配置 MCP Server MCP Server 的配置可以通过一个 JSON 文件完成,例如 `mcp_servers.json`。以下是一个标准的配置示例[^2]: ```json { "mcpServers": { "github": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-github" ], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>" } } } } ``` - `command`: 定义运行服务器的命令。 - `args`: 提供命令所需的参数。 - `env`: 设置环境变量,如访问令牌。 #### 2. 启动 MCP Server 在命令行中启动 MCP Server,可以使用以下命令: ```bash npx @modelcontextprotocol/server-github -y --token <YOUR_TOKEN> ``` 如果需要加载自定义配置文件,则可以通过指定路径实现: ```bash node mcp_servers.json ``` #### 3. 使用 Cline 调用 MCP Server Cline 是一种轻量级的客户端工具,用于与 MCP Server 进行交互。以下是其基本用法[^5]: ```bash npx cline call <server_name> <method> <params> ``` 例如,调用名为 `github` 的服务器执行某个方法: ```bash npx cline call github listRepos ``` #### 4. 配置浏览器支持(可选) 如果需要在 MCP 环境中使用浏览器,可以结合 Playwright 工具进行配置[^4]。以下是一个典型的配置示例: ```json { "playwright": { "args": [ "--browser", "firefox" ] } } ``` 启动时确保安装了所需的浏览器: ```bash npx playwright install firefox ``` #### 5. 示例代码:集成 LangChain 和 DeepSeek 大模型 为了实现更复杂的功能,例如通过 LangChain 调用 DeepSeek 模型,可以参考以下 Python 示例代码[^1]: ```python from langchain.llms import DeepSeek from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # 初始化 DeepSeek 模型 llm = DeepSeek() # 定义提示模板 prompt_template = PromptTemplate( input_variables=["question"], template="Answer the following question: {question}" ) # 创建链式结构 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) # 执行查询 response = chain.run(question="What is MCP?") print(response) ``` --- ###
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